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1700503391 本环节从数据收集开始，通过一系列的数据探索和熟悉，识别数据质量问题，发现数据的内部属性。

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1700503396 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497753]

1700503397 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.2.3　数据准备

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1700503399 这个阶段类似于SEMMA中的数据调整阶段，其主要任务是数据清洗、重组、转换及衍生等。

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1700503404 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497754]

1700503405 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.2.4　模型搭建

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1700503407 该环节类似于SEMMA中的模式化环节，也就是模型的搭建和知识的发现环节。

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1700503412 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497755]

1700503413 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.2.5　模型评估

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1700503415 本环节主要内容包括彻底评估备选模型，挑选冠军模型，评价模型的稳定性，确保模型（或结论）正确回答了当初的业务需求。

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1700503420 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497756]

1700503421 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.2.6　模型发布

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1700503423 正如本书多次强调的那样，模型的搭建并不是数据分析挖掘的目的，更不是项目的结束。只有将模型应用于业务实践，才能实现数据分析挖掘的商业价值，所以这个环节的重要性不言而喻。

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1700503425 本环节的核心内容包括模型投入业务应用，产生商业价值，并且应用效果要及时跟踪和反馈，以便后期的优化和更新。

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1700503427 仔细对照SEMMA方法论和CRISP-DM方法论，细心的读者不难发现，两者其实表达的是相同的意思，正所谓英雄所见略同。两大最知名的商业智能品牌异口同声说出来的数据挖掘方法论，难道不值得我们回味吗？

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1700503432 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497757]

1700503433 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.3　Tom Khabaza的挖掘9律

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1700503435 Tom Khabaza是20世纪90年代著名的数据挖掘工具平台Clementine[1]的早期核心开发者之一。他总结的挖掘9律在数据挖掘业界产生了广泛的反响和认同。本节将简要介绍挖掘9律的主要内容，供感兴趣的数据分析师和数据分析爱好者参考。

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1700503437 ❑挖掘9律之第1律，又称业务目标律（Business Goals Law），业务目标是所有数据挖掘解决方案的本源（Business Objectives Are The Origin Of Every Data Mining Solution）。数据挖掘不是为了挖掘而挖掘，所有的数据挖掘都必须而且应该服务于特定的商业（业务）目的，离开了业务目的和业务应用，就没有数据挖掘的价值。正如Tom Khabaza所说的数据挖掘，首先它不是技术，而是流程，其中存在着一个或多个业务目标，没有业务目标，就没有数据挖掘。

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1700503439 ❑挖掘9律之第2律，又称业务知识律（Business Knowledge Law），业务知识是数据挖掘每一步的核心（Business Knowledge Is Central to Every Step of The Data Mining Process）。数据挖掘的本质就是将业务知识、经验和洞察力与数据挖掘方法相结合，从数据中发现有价值的东西。

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